कार्नेगी मेलन शोधकर्ताओं ने कम्प्यूटेशनल जीव विज्ञान के लिए एआई व्याख्या में चुनौतियों की पहचान की और विभिन्न तरीकों का उपयोग करने का सुझाव दिया। Carnegie Mellon researchers identify challenges in AI interpretability for computational biology and suggest using diverse methods.

कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने एआई व्याख्या में चुनौतियों की पहचान की है, जो कम्प्यूटेशनल जीव विज्ञान में मॉडल व्यवहार को समझने के लिए महत्वपूर्ण है। Carnegie Mellon University researchers have identified challenges in AI interpretability, crucial for understanding model behavior in computational biology. वे विभिन्न हाइपरपैरामीटरों के साथ कई व्याख्या योग्य मशीन लर्निंग विधियों का उपयोग करने का सुझाव देते हैं और चेरी-पिकिंग परिणामों के खिलाफ चेतावनी देते हैं। They suggest using multiple interpretable machine learning methods with diverse hyperparameters and warn against cherry-picking results. इन दिशानिर्देशों का उद्देश्य कम्प्यूटेशनल जीव विज्ञान में व्याख्या योग्य मशीन लर्निंग विधियों के उपयोग में सुधार करना है, जो वैज्ञानिक प्रभाव के लिए एआई के व्यापक उपयोग की सुविधा प्रदान कर सकता है। These guidelines aim to improve the use of interpretable machine learning methods in computational biology, potentially facilitating broader use of AI for scientific impact.

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